(57)【要約】【課題】汎用性の向上を図りつつ予測精度を向上させ得るシミュレーション方法を提供し、生物処理方法における作業の簡略化を図ることを課題としている。【解決手段】処理対象物質を含有する被処理水が生物処理槽に流入されて、前記生物処理槽に収容されている細菌によって生物処理された後に排出される処理水の水質を予測すべく、前記生物処理槽の槽内水の成分濃度値に基づいた演算を実施するシミュレーション方法であって、前記生物処理槽に対して２以上の仮想水槽を設定して前記生物処理槽の槽内水が前記仮想水槽の内の一仮想水槽に流入されて該仮想水槽でさらに生物処理され、該仮想水槽の槽内水が他の仮想水槽を経由して前記生物処理槽に還流される循環モデルを設定し、しかも、前記一仮想水槽の成分濃度値を前記生物処理槽の成分濃度値と異なる値に設定して前記演算を実施することを特徴とするシミュレーション方法などを提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象物質を含有する被処理水が生物処理槽に流入されて、前記生物処理槽に収容されている細菌によって生物処理された後に排出される処理水の水質を予測すべく、前記生物処理槽の槽内水の成分濃度値に基づいた演算を実施するシミュレーション方法であって、
前記生物処理槽に対して２以上の仮想水槽を設定して前記生物処理槽の槽内水が前記仮想水槽の内の一仮想水槽に流入されて該仮想水槽でさらに生物処理され、該仮想水槽の槽内水が他の仮想水槽を経由して前記生物処理槽に還流される循環モデルを設定し、しかも、前記一仮想水槽の成分濃度値を前記生物処理槽の成分濃度値と異なる値に設定して前記演算を実施することを特徴とするシミュレーション方法。
【請求項２】
前記生物処理槽が被処理水に含有されている窒素成分を好気条件下に硝化細菌で酸化する硝化槽であり、前記成分濃度値として溶存酸素濃度の値を用い、しかも、前記硝化槽内の少なくとも１箇所以上において槽内水の溶存酸素濃度の値を測定し、該測定値を前記硝化槽の溶存酸素濃度の値として用いて前記演算を実施する請求項１記載のシミュレーション方法。
【請求項３】
前記演算をＩＷＡの活性汚泥モデルであるＡＳＭ１、ＡＳＭ２、ＡＳＭ２ｄ、及びＡＳＭ３のいずれかに基づいて実施する請求項１又は２記載のシミュレーション方法。
【請求項４】
処理対象物質を含有する被処理水を生物処理槽に流入させて、前記生物処理槽に収容されている細菌によって生物処理させた後に処理水を排出し、しかも、該処理水の水質を予測すべく、前記生物処理槽の槽内水の成分濃度値に基づいた演算を実施しつつ前記生物処理を実施する生物処理方法であって、
前記生物処理槽に対して２以上の仮想水槽を設定して前記生物処理槽の槽内水が前記仮想水槽の内の一仮想水槽に流入されて該仮想水槽でさらに生物処理され、該仮想水槽の槽内水が他の仮想水槽を経由して前記生物処理槽に還流される循環モデルを設定し、しかも、前記一仮想水槽の成分濃度値を前記生物処理槽の成分濃度値と異なる値に設定して前記演算を実施することを特徴とする生物処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シミュレーション方法と生物処理方法とに関し、より詳しくは、生物処理槽から排出される処理水の水質を予測するシミュレーション方法と、処理水の水質を予測しつつ生物処理を実施する生物処理方法とに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、硝化、脱窒などの生物処理の工程において、処理後の水質を予測することが行われており、通常、この予測は生物処理が実施される槽内の槽内水中の細菌や処理対象物質の濃度の値を主たる変数とした演算によって実施される。
このような演算においては、通常、このような変数に加えて反応速度論定数などのパラメータが対象となる生物処理槽ごとに設定される定数として採用されている。
この演算方法については、ＩＷＡ（国際水協会）から提唱されているＡＳＭ１、ＡＳＭ２、ＡＳＭ２ｄ、及びＡＳＭ３などの活性汚泥モデルが広く知られており、特許文献１には、この活性汚泥モデルに基づいたシミュレーションを実施することが記載されている。
このＩＷＡから提唱されている活性汚泥モデルには演算方法のみならず反応速度論定数などのパラメータとして標準的にどのような値を用いればよいかが示されており、いわゆる“デフォルト値”と呼ばれる具体的な値が示されている。
そのため、この活性汚泥モデルを利用してシミュレーションを実施する場合には槽内水の成分濃度値などの実測値とともにデフォルト値を演算式に入力することで一旦標準的な予測結果を得ることができるようになっている。
【０００３】
したがって、例えば、実際の処理水の水質を調査することにより、シミュレーションによって得られた標準的な予測結果と対比することができ、この対比に基づいてパラメータの値をデフォルト値から変更して再設定するなどして予測結果を実際の処理水の水質に近づけるキャリブレーションを実施することができる。
なお、このキャリブレーション方法は特に定められた方法が無く、パラメータの内の何れの値をどの程度に変更するかは任意であることから、必ずしも槽内における反応を忠実に反映させたパラメータ設定を行わなくても実際の処理水の水質に近い予測結果とすることができる。
【０００４】
ところで、生物処理の工程中においては、生物処理される被処理水の水質が時間とともに変化することが知られており、槽内水の成分濃度などが時間とともに変化することが知られている。
そのため、前記キャリブレーションにおいて適正なパラメータ設定がされていない場合には、変化した後の成分濃度値を用いた演算結果が実際の処理水の水質から大きく乖離したものとなるおそれがあり、改めてキャリブレーションをやり直す必要性が高くなる。
このようなことからパラメータの調整は、経験豊富な作業者がその経験に基づいて実施しており、経験の浅い作業者には槽内水の変化に対して追従性の良好なパラメータ調整（キャリブレーション）を実施することが困難な状況となっている。
すなわち、従来のシミュレーション方法においては、キャリブレーションを実施する作業者が制約される状況となっており汎用性の高い手法が確立されてはいない。
【０００５】
しかも、生物処理槽の槽内水は必ずしも均質なものとなっておらず、例えば、槽内のいずれかの箇所で溶存酸素濃度の測定を行っていてもその測定箇所から離れた箇所では異なる溶存酸素濃度となっていることがあるため、実際の処理水の水質に近い演算結果を得るためにはパラメータをデフォルト値から大きく変化させる必要があり、経験豊富な作業者であっても水質変化に対して追従性の良好なキャリブレーションを実施することは容易なことではない。
【０００６】
近年、生物処理が行われる生物処理槽の槽内水の流動状況などをも網羅した緻密な解析を行うことにより、シミュレーションの精度を向上させることが検討されたりしている。
このようなシミュレーション方法においては、従来のシミュレーション方法に比べて槽内の状態をより忠実に演算過程に反映させることができ、予測精度の向上を図ることができるものの複雑な演算を必要とするもので汎用性の向上が十分なされたものとは言い難いものである。
【０００７】
このようなことから、処理水の水質を予測すべく演算を実施しつつ生物処理を実施する生物処理方法においては、精度の高いシミュレーションを実施することが困難なため実際の処理水の水質の確認や、それに応じたキャリブレーションの頻度を低減させることが困難で、作業の簡略化を図ることが困難となっている。
【０００８】
【特許文献１】特開２０００−１０７７９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、汎用性の向上を図りつつ予測精度を向上させ得るシミュレーション方法を提供し、生物処理方法における作業の簡略化を図ることを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者らは、生物処理槽内での処理対象物質の反応が局所的に異なっている場合があり、従来のキャリブレーションではパラメータ設定によって生物処理槽内の状態を十分表現することが困難であることを見出し、より簡易なパラメータ設定によってこの生物処理槽内の状態をより忠実に表現させる手法について鋭意検討を行って本発明を完成させた。
【００１１】
すなわち、シミュレーション方法に係る本発明は、処理対象物質を含有する被処理水が生物処理槽に流入されて、前記生物処理槽に収容されている細菌によって生物処理された後に排出される処理水の水質を予測すべく、前記生物処理槽の槽内水の成分濃度値に基づいた演算を実施するシミュレーション方法であって、前記生物処理槽に対して２以上の仮想水槽を設定して前記生物処理槽の槽内水が前記仮想水槽の内の一仮想水槽に流入されて該仮想水槽でさらに生物処理され、該仮想水槽の槽内水が他の仮想水槽を経由して前記生物処理槽に還流される循環モデルを設定し、しかも、前記一仮想水槽の成分濃度値を前記生物処理槽の成分濃度値と異なる値に設定して前記演算を実施することを特徴としている。
【００１２】
また、生物処理方法に係る本発明は、処理対象物質を含有する被処理水を生物処理槽に流入させて、前記生物処理槽に収容されている細菌によって生物処理させた後に処理水を排出し、しかも、該処理水の水質を予測すべく、前記生物処理槽の槽内水の成分濃度値に基づいた演算を実施しつつ前記生物処理を実施する生物処理方法であって、前記生物処理槽に対して２以上の仮想水槽を設定して前記生物処理槽の槽内水が前記仮想水槽の内の一仮想水槽に流入されて該仮想水槽でさらに生物処理され、該仮想水槽の槽内水が他の仮想水槽を経由して前記生物処理槽に還流される循環モデルを設定し、しかも、前記一仮想水槽の成分濃度値を前記生物処理槽の成分濃度値と異なる値に設定して前記演算を実施することを特徴としている。
【００１３】
なお、“仮想水槽の成分濃度値を生物処理槽の成分濃度値と異なる値に設定する”とは、全ての成分濃度値を異ならせることを意図するものではなく、設定される成分濃度値の内の少なくとも一つの値を異ならせることを意図するものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、実際の生物処理槽以外に２以上の仮想水槽を設定し、生物処理槽の槽内水が前記仮想水槽の内の一仮想水槽に流入されてさらに生物処理され、該仮想水槽の槽内水が他の仮想水槽を経由して前記生物処理槽に還流される循環モデルを設定することから、処理対象物質の生物処理による反応を生物処理槽での反応と仮想水槽での反応とに分けて演算することができ、実際の生物処理槽において処理対象物質の反応が局所的に異なっている状態を、より忠実に反映させたシミュレーションを実施することができる。
【００１５】
しかも、生物処理がされることを想定するそれぞれの槽に、例えば、ＡＳＭシリーズにデフォルト値として設定されているような標準的なパラメータを設定しながらも実際の生物処理槽の槽内水の水質が局所的に異なっている状態を表現することができ、例えば、生物処理がされることを想定するそれぞれの槽に対して異なる溶存酸素濃度の値を設定することができる。
このことにより、従来の単一の槽をモデルにしてキャリブレーションを実施していた場合に比べて、実際の槽内の状態からかけ離れたパラメータ設定となって、実際の処理水の水質の変化に対する追従性が低いパラメータ設定がなされるおそれを低減させることができる。
したがって、キャリブレーション経験の浅い作業者であっても、比較的予測精度の高いシミュレーションを実施することができる。
すなわち、本発明によればシミュレーション方法における汎用性の向上と予測精度の向上との両立を図り得る。
【００１６】
なお、一般的なシミュレーションにおける演算方法においては、２つの槽を往復する循環モデルを設定することが困難であるが、本発明においては、２槽以上の仮想水槽が設定されることから実際の生物処理槽に相当する槽を含めた３槽以上の槽がモデルに設定され循環モデルの構築自体が容易となっている。
すなわち、このような点においても、本発明のシミュレーション方法は、汎用性に優れたシミュレーション方法であると言える。
【００１７】
また、このようなシミュレーション方法を採用することにより、生物処理方法における実際の処理水の水質調査やキャリブレーションの手間を簡略化させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
まず、硝化槽においてアンモニア性窒素などを硝化細菌によって好気的条件下で酸化する生物処理方法を例に、本発明のシミュレーション方法及び生物処理方法を説明する。
図１は、本実施形態のシミュレーション方法によって処理水の水質が予測される硝化槽を示す概略図であり、図中の符号１が硝化槽を表している。
この図にも示されているように、この硝化槽１は、槽外からアンモニア性窒素などの処理対象物質を含有する水（被処理水）が流入され、槽内に収容されている活性汚泥によって前記アンモニア性窒素が酸化処理（硝化）されるように形成されている。
そして、被処理水の流入にともなって槽内に収容されている槽内水Ｆが溢流して処理水として後段の脱窒槽、曝気槽、沈殿槽等（図示せず）に流下されるように形成されている。
この硝化槽１は、前記被処理水が流入してから処理水として排出されるまでに要する平均滞留時間（槽容積÷単位時間当たりの被処理水平均流入量）が十分な時間となるようにその容積が決定されており、被処理水に含有される窒素成分がこの被処理水の流入から処理水の排出にいたる間に活性汚泥中の硝化細菌によって酸素を利用した酸化（硝化）がなされて硝酸性窒素や亜硝酸性窒素に変化されて脱窒槽に流下されるように形成されている。
【００１９】
そして、硝化槽１には、槽内において好気的条件下で前記活性汚泥による硝化を実施すべく、槽内水Ｆに対して曝気を行う散気装置１１が備えられている。
この散気装置１１は、多孔質体が用いられてなる散気体１１ａと、該散気体１１ａの表面から空気を放出させるべく、散気体１１ａに空気を供給するブロア１１ｂなどが用いられて構成されている。
そして、本実施形態の硝化槽１には、前記散気体１１ａが当該硝化槽１の水深方向中央部に配置されており、散気体１１ａから空気を放出させることにより槽内水中に気泡を発生させるとともにこの気泡の浮力によって槽内水を流動させて槽内に循環流を形成させるようになっている。
【００２０】
また、この硝化槽１には、槽内水の溶存酸素濃度を測定するための溶存酸素濃度計１２が備えられており、前記散気装置１１の運転を、この溶存酸素濃度計１２の測定結果に基づいて実施し得るように、この溶存酸素濃度計１２と散気装置１１とが信号ラインＬにて接続されている。
前記溶存酸素濃度計１２は、その測定プローブ１２ａを硝化槽１の水面直下に位置させており、水面近傍における槽内水の溶存酸素濃度を測定し得るように硝化槽１に備えられている。
【００２１】
前記活性汚泥には、有機性物質分解細菌や、アンモニア酸化細菌、亜硝酸酸化細菌などの硝化細菌、硝酸還元細菌、亜硝酸還元細菌などの脱窒細菌等が含有されており、本実施形態のシミュレーション方法においては、前記溶存酸素濃度計１２によって測定される溶存酸素濃度などの成分濃度の値を変数として槽内の硝化細菌による基質の利用ならびに増殖（あるいは、自己分解）について演算し、処理水の水質を予測する。
そして、この硝化槽１においては、上記シミュレーションによる水質の予測結果を前記散気装置１１の運転や被処理水の流入量調整などに反映させて生物処理方法が実施される。
【００２２】
この生物処理方法におけるシミュレーションは、活性汚泥モデルとしてＩＷＡ（国際水協会）からこれまでに公表されているモデル、例えば、ＡＳＭ１、ＡＳＭ２、ＡＳＭ２ｄ、ＡＳＭ３などに基づいて演算を実施することが好ましい。
なかでも、モデルの拡張が容易で汎用性が高いことから、ＡＳＭ３を採用することが好ましい。
【００２３】
このＩＷＡから公表されているＡＳＭシリーズは、世界に最も広く普及されておりキャリブレーションやモデル改良に関する情報を入手しやすく予測精度の向上を図りやすい点において優れているばかりでなく、モデル中のパラメータにデフォルト値と呼ばれる標準値が予め設定されており、シミュレーション経験の浅い作業者でも一定レベル以上の精度での水質予測を容易に実施することができる。
【００２４】
従来のシミュレーション方法は、図８に示すようなモデルが設定されて実施されており、実際に生物処理設備に備えられている硝化槽に対応する１槽のみがモデル上に設定されて処理水質の予測が行われている。
すなわち、このモデルでは、硝化槽１ｘへの被処理水の流入（Ｑin）と、処理水の流出（Ｑout：通常は、Ｑin＝Ｑout）とを設定し、硝化槽内を完全に均質な混合状態とみなしてシミュレーションが実施されている。
【００２５】
ところで、本実施形態の硝化槽１のように攪拌翼や攪拌ポンプなどといった直接的な攪拌手段を有しておらず、主として気泡の浮上力によって攪拌が実施されている硝化槽においては、槽底部等で溶存酸素濃度が低くなるなど溶存酸素濃度に偏りが生じやすく、溶存酸素濃度計のような一般的な測定手段では槽内の溶存酸素濃度の状況を正確に把握することが困難で、シミュレーション結果と実際の処理水の水質との間に乖離が生じやすい。
このことに対し、従来のモデルでは、硝化槽に対応する槽に対して溶存酸素濃度の飽和定数や最大比増殖速度などのパラメータをはじめとして、種々のパラメータをデフォルト値から変更して設定するキャリブレーションが実施されていた。
【００２６】
このようなキャリブレーションにおいては、仮に実際の槽内の状態を反映させた値とは異なる値を一つのパラメータに設定したとしても、続けて別のパラメータの値を調整することで実測された処理水の水質にシミュレーション結果を近づけることができる。
しかし、このとき後から変更された別のパラメータの値も当然ながら実際の槽内の状態を反映させた状態とはならない。
すなわち、実際の槽内の状況とはかけ離れたパラメータ設定を行っても、実測値と見かけ上同じ結果を算出させることが可能である。
【００２７】
ところが、このような形で一旦シミュレーション結果を実測された処理水の水質に近づけるキャリブレーションを実施したとしても、被処理水の水質が変化するなどした場合には、シミュレーション結果と実測値との間に乖離を生じさせてしまうこととなる。
そのため、従来、シミュレーションの対象となる硝化槽について熟知しており、キャリブレーションに対する経験豊富な作業者がパラメータを設定することでキャリブレーション頻度が増大してしまうことを抑制していた。
しかし、そのような場合においても、従来のシミュレーション方法においては、現実の硝化槽に相当する単一の槽しかモデルに設定されていないことから、この槽についてのパラメータをデフォルト値から変更することによって、標準的な硝化槽とは異なる特別な条件で運転されている硝化槽をモデルに設定することとなる。
そのため、従来のシミュレーション方法は、十分な経験を有していないと実施すること自体が困難であるばかりでなく、十分な経験を有するものが実施したとしても予測精度を十分向上させることが困難となっていた。
【００２８】
一方で、本実施形態のシミュレーション方法は、図２に示すように、硝化槽として現実に備えられている１つの槽以外に仮想の処理水槽を２槽設定して、この３槽を循環する循環モデルを設定して処理水の水質の予測を実施する。
すなわち、硝化槽に相当する槽として、前記溶存酸素濃度計１２によって測定された溶存酸素濃度下において好気的な生物処理が行われる好気条件槽１ａを設定するとともに、この好気条件槽１ａ以外に、該好気条件槽１ａの槽内水が流入（Ｑ1）されて無酸素条件下により生物処理が行われる第一の仮想水槽１ｂ（以下「無酸素条件槽１ｂ」ともいう）と、この無酸素条件槽１ｂの槽内水が流入（Ｑ2：通常、Ｑ2＝Ｑ1）されるとともに被処理水が流入（Ｑin）されてこれらが混合される第二の仮想水槽１ｃ（以下「混合槽１ｃ」ともいう）とを設定する。
そして、被処理水が混合槽１ｃに流入（Ｑin）した後、この混合槽１ｃの槽内水（被処理水と無酸素条件槽１ｂの槽内水との混合水）が好気条件槽１ａに流入（Ｑ3、通常Ｑ3＝Ｑin＋Ｑ2）され、好気条件槽１ａの槽内水の一部が系外に処理水として排出（Ｑout、通常、Ｑout＝Ｑin）されるとともに一部が再び無酸素条件槽１ｂに流入（Ｑ1）される循環モデルを設定して処理水の水質の予測を実施する。
このとき、好気条件槽１ａの容積を、実際の硝化槽の容積とはせずに、好気条件槽１ａ、無酸素条件槽１ｂ及び混合槽１ｃの合計容積を硝化槽の容積と同じになるように設定することが好ましい。
【００２９】
この好気条件槽１ａのパラメータとしてはＡＳＭシリーズに備えられているデフォルト値を採用し、溶存酸素濃度などの変数については、前記溶存酸素濃度計１２による測定値そのものを反映させるなど実測値に基づいて設定する。
一方で、無酸素条件槽１ｂにおいては、パラメータとしてＡＳＭシリーズに備えられているデフォルト値を採用しつつも、無酸素状態として溶存酸素濃度に関する設定条件を与える。
すなわち、好気条件槽１ａにおいてはアンモニア性窒素や亜硝酸性窒素の酸化反応を主として反映させた条件設定を行い、無酸素条件槽１ｂにおいては、亜硝酸性窒素や硝酸性窒素の還元反応を主として反映させた条件設定を行ってシミュレーションを行う。
そして、このモデルを循環する水量（Ｑ1〜Ｑ3）を主として調整してキャリブレーションを実施する。
【００３０】
なお、前記溶存酸素（ＳO2）以外に演算に変数として用いる成分濃度値としては、溶解性不活性有機物質（ＳI）、易分解性有機物質（ＳS）、アンモニア性窒素（ＳNH4）、窒素ガス（ＳN2）、硝酸性窒素及び亜硝酸性窒素（ＳNOX）、アルカリ度（ＳALK）、浮遊不活性有機物質（ＸI）、遅分解性有機物質（ＸS）、従属栄養細菌（ＸH ）、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質（ＸSTO）、硝化細菌（ＸA）、浮遊物質（ＸSS）などが挙げられる。
【００３１】
また、上記変数とともに演算に用いるパラメータとしては、ＸSの最大比加水分解速度（ｋH）、加水分解におけるＸS／ＸHに対する飽和定数（ＫX）、ＸHによる最大比貯蔵速度（ｋSTO）、無酸素条件下における速度減少係数（ηNOX）、ＳO2に対する飽和・阻害定数（ＫO2）、ＳNOXに対する飽和・阻害定数（ＫNOX）、ＳSに対する飽和定数（ＫS）、ＸHの増殖におけるＸSTO／ＸHに対する飽和定数（ＫSTO）、ＸHの最大比増殖速度（μH）、ＸHの増殖におけるＳNH4に対する飽和定数（ＫNH4）、ＸHの増殖におけるＳALKに対する飽和定数（ＫALK）、好気条件下におけるＸHの比内生呼吸速度（ｂH,O2）、無酸素条件下におけるＸHの比内生呼吸速度（ｂH,NOX）、好気条件下におけるＸSTOの比内生呼吸分解速度（ｂSTO,O2）、無酸素条件下におけるＸSTOの比内生呼吸分解速度（ｂSTO,NOX）、ＸAの最大比増殖速度（μA）、ＸAの増殖におけるＳNH4に対する飽和定数（ＫA,NH4）、ＸAの増殖におけるＳO2に対する飽和定数（ＫA,O2）、ＸAの増殖におけるＳALKに対する飽和定数（ＫA,ALK）、好気条件下におけるＸAの比内生呼吸速度（ｂA,O2）、無酸素条件下（脱窒時）におけるＸAの比内生呼吸速度（ｂA,NOX）、ＸSが内生呼吸によりＳIに変換される割合（ｆSI）、好気条件下でのＸSTOの生成収率（ＹSTO,O2）、無酸素条件下でのＸSTOの生成収率（ＹSTO,NOX）、好気条件下でのＸHの増殖収率（ＹH,O2）、無酸素条件下でのＸHの増殖収率（ＹH,NOX）、ＸAの増殖収率（ＹA）、ＸAが内生呼吸によりＳIに変換される割合（ｆXI）、ＳI中の窒素含有率（ｉN,SI）、ＳS中の窒素含有率（ｉN,SS）、ＸI中の窒素含有率（ｉN,XI）、ＸS中の窒素含有率（ｉN,XS）、生物（ＸH,ＸA）の窒素含有率（ｉN,BM）、ＸIのＴＳＳ当量（ｉSS,XI）、ＸSのＴＳＳ当量（ｉSS,XS）、生物（ＸH,ＸA）のＴＳＳ当量（ｉSS,BM）などが挙げられる。
【００３２】
このシミュレーション方法においては、溶存酸素濃度の値が正確に把握されている領域（好気条件槽１ａに相当）において有機性物質分解細菌や硝化細菌による標準的な生物処理がなされているとみなして、その場合に予測される処理水の水質と実際の処理水の水質との乖離を、溶存酸素濃度が正確には把握されていない領域（無酸素条件槽１ｂに相当）における生物処理（この場合、硝酸還元細菌、亜硝酸還元細菌などの脱窒細菌による脱窒）の影響とみなしてキャリブレーションを実施する。
すなわち、好気条件槽１ａの演算に用いる成分濃度値を槽内水の実測値又は実測に基づく計算値とし、且つこの成分濃度値とともに用いるパラメータをＡＳＭシリーズに用いられているデフォルト値とする一方で、無酸素条件槽１ｂにおいては、パラメータをＡＳＭシリーズに用いられているデフォルト値とするものの成分濃度値における溶存酸素濃度ならびにこの溶存酸素濃度に基づく計算値については槽内が無酸素状態（ＤＯ＜０．１ｍｇ／ｌ）であることを仮定して設定する。
そして、好気条件槽１ａと無酸素条件槽１ｂの容積割合と好気条件槽１ａから無酸素条件槽１ｂに単位時間当たりに流入される槽内水の量（≒循環水量）とによって演算結果（予測結果）の調整を実施する。
したがって、好気条件槽１ａおよび無酸素条件槽１ｂの成分濃度値ならびにパラメータの値については、特段の考慮を必要とせず実測値に基づいて設定することができキャリブレーション作業が至って簡便なものとなる。
【００３３】
従来のシミュレーション方法では、全体を均一な系とみなしてパラメータの値を調整してキャリブレーションを実施していることから、生物処理槽内の溶存酸素濃度の条件等が均一でない場合は、デフォルト値から大きくかけ離れたパラメータを設定する必要があったが、本実施形態のシミュレーション方法においては、異なる溶存酸素濃度の条件がそれぞれの槽に与えられているために、デフォルト値のパラメータを使用した場合においてもシミュレーション結果と実測値との間に大きな乖離を生じさせるおそれが低い。
したがって、十分なキャリブレーション経験を有していない者に対してもキャリブレーションを実施しやすく、しかも、一定レベル以上の予測精度を期待することができる。
【００３４】
このようにして、アンモニア性窒素を含有する被処理水を硝化細菌によって生物処理（硝化処理）する場合には、処理水の水質の変化に対してある程度の追従性を有するシミュレーション結果を得ることが容易となることから、実際の処理水の水質確認や上記のようなキャリブレーションをやり直す頻度を低減することができる。
すなわち、生物処理方法の作業が簡略化されることとなる。
【００３５】
なお、本実施形態においては、本発明のシミュレーション方法を上記のような例示に基づいて説明しているが、本発明のシミュレーション方法は、上記例示のようなものに限定されるものではない。
例えば、本実施形態においては、槽内の状態が不均一になりやすいことからキャリブレーションの必要性が高く、本発明の効果をより顕著に発揮させ得る点において、気泡の浮上力によって攪拌が実施されている硝化槽を例示しているが攪拌翼や攪拌ポンプなどの直接的な攪拌手段を有する硝化槽に対してなされるシミュレーション方法も本発明の意図する範囲である。
【００３６】
また、本実施形態においては、好気条件槽１ａに溶存酸素濃度の実測値を設定しているが、本発明においては、好気条件槽１ａに実測とは異なる溶存酸素濃度を設定することも可能である。
また、本実施形態においては、処理水の水質予測のための演算が煩雑となることを防止してより汎用性を高め得る点において２槽の仮想水槽を設定する場合を例示しているが、本発明においては、３槽以上の仮想水槽を設定して循環モデルを設定することも可能である。
【００３７】
さらには、シミュレーション方法の対象となる生物処理方法を硝化処理に限定するものでもなく、脱窒処理、脱リン処理、脱ハロゲン処理、脱イオウ処理など種々の生物処理方法を対象とすることができる。
その他に従来公知のシミュレーション方法に採用されている技術事項を、本発明の効果が著しく損なわれない範囲においては、本発明のシミュレーション方法に採用することも可能である。
【実施例】
【００３８】
次に実施例を挙げて本発明をさらに詳しく説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。
【００３９】
（シミュレーション事例）
硝化槽が６段直列に配され、この６段の硝化槽を通過した後にさらに沈殿槽を経て排出される処理水の水質について、ＩＷＡのＡＳＭ３に基づいて予測を行った。
なお、この硝化槽は、容積が４３０ｍ3であり、水深が約８ｍで多孔質管が用いられてなる散気体が、槽底から上方約４ｍの位置に水平方向に配されており、この散気体が用いられて槽内において曝気が実施されることにより槽内水の流動が生じて、槽内が攪拌されるようになっているものである。
この硝化槽には、水面近傍において槽内水の溶存酸素濃度を測定する溶存酸素濃度計が備えられており、該溶存酸素濃度計による溶存酸素濃度の測定値が、０．１〜１．５ｍｇ／ｌとなるように曝気が実施されている。
また、前記沈殿槽からは返送汚泥が硝化槽の前段側に返送されるようになっている。
【００４０】
各槽のモデルを図３に示す。
すなわち、従来のように単一の槽をモデルとして設定した場合を従来例（図３ａ）とした。
また、図２と同様にして、２槽の仮想水槽を設定した合計３槽のモデルを設定して、これらの槽を循環する循環モデルを設定して実施例（図３ｂ）とした。
なお、実施例においては、好気条件槽１ａの容積を２５０ｍ3、無酸素条件槽１ｂの容積を１５０ｍ3、混合槽１ｃの容積を３０ｍ3として全ての槽の容積の合計量が実際の硝化槽の容積となるように設定し、槽内水の一日あたりの循環量（Ｑ1＝Ｑ2）を１０００ｍ3として計算を行った。
なお、この硝化槽を６段直列に並べた際の各硝化槽における溶存酸素濃度は、下記表１の通り設定した。
【００４１】
【表１】
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【００４２】
また、１段目の硝化槽に流入される被処理水のコンディション、すなわち、流入水量（（Ｑ＿Inf）、溶存酸素（ＳO2）、溶解性不活性有機物質（ＳI）、易分解性有機物質（ＳS）、アンモニア性窒素（ＳNH4）、窒素ガス（ＳN2）、硝酸性窒素及び亜硝酸性窒素（ＳNOX）、アルカリ度（ＳALK）、浮遊不活性有機物質（ＸI）、遅分解性有機物質（ＸS）、従属栄養細菌（ＸH ）、従属栄養細菌の細胞内貯蔵有機物質（ＸSTO）、硝化細菌（ＸA）、浮遊物質（ＸSS）の各時間推移については、図４に示すタイムテーブルを設定した。
【００４３】
また、設定するパラメータについては、従来例、実施例いずれも図５に示すＡＳＭに設けられている代表的数値（水温２０℃における値）を採用した。
従来例の水質予測結果を図６に示す。
また、実施例の水質予測結果を図７に示す。
【００４４】
この図６、７に示す結果からも、本発明によれば簡便に精度の高いシミュレーションを実施することができ、シミュレーション方法の汎用性の向上と予測精度の向上との両立を図り得ることがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本実施形態のシミュレーション方法が実施される硝化槽を示す概略図。
【図２】本実施形態のシミュレーション方法における循環モデルを示すブロック図。
【図３】シミュレーションする硝化槽をａ）従来モデル、及び、ｂ）実施例モデルでモデル化した様子を示すブロック図。
【図４】被処理水の成分濃度ならびに流入量の変化を示すタイムテーブル。
【図５】シミュレーションに用いたパラメータ設定値を示す表。
【図６】ＡＳＭに基づく従来モデルのシミュレーション結果を示すグラフ。
【図７】本発明のシミュレーション結果を示すグラフ。
【図８】従来のシミュレーション方法におけるモデルを示す図。
【符号の説明】
【００４６】
１：硝化槽、１ａ：好気条件槽、１ｂ：第一の仮想水槽（無酸素条件槽）、1ｃ：第二の仮想水槽（混合槽）、１１：散気装置、１２：溶存酸素濃度計、Ｆ：槽内水
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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